Proposição de um modelo de nowcasting de inflação para o Brasil - Victória Santos Jorge (2024)
Lidar com grandes e complexos conjuntos de dados ainda é um desafio enfrentado pelos macroeconomistas envolvidos em análise e processamento das observações em tempo real. Além disso, o grande volume de informações dificulta a seleção de variáveis que sejam relevantes para a tomada de decisões, por isso, trazemos uma abordagem de machine learning que busca selecionar as varáveis mais informativas para explicar a inflação brasileira corrente, aproveitando também que temos uma vasta gama de indicadores disponíveis que medem o nível de preços, com frequências e abrangências diversas. Usando a modelagem e bibliografia baseada nas usadas para nowcasting de atividade econômica e pelo FED de Cleveland para a inflação norte-americana, buscamos desse modo, uma forma de mensurar a inflação com base nos dados que temos em alta frequência e em tempo real, a fim de assegurar a tomada de decisão dos agentes e do Banco Central, permitindo uma compreensão mais imediata das condições econômicas atuais em um ambiente dinâmico, onde as condições podem mudar rapidamente.